Demonstration of a Simulated Inverter Laboratory Using Unintentional Islanding Tests from IEEE 1547.1
Notice bibliographique
Résumé
Electric grids with high penetration of renewable distributed energy resources (DERs) are at risk of an islanding issue if inverter-based resources (IBRs) do not detect it properly [1]. In response to this issue, many interconnection standards have been published (e.g., IEEE 1547-2018, UL1741 SB, CSA C22.3 No. 9:2020, etc.). Realistic electromagnetic transient (EMT) models of IBRs are needed by system planners, researchers, and grid operators for evaluating the implementation of these interconnection requirements. In that context, a simulated inverter laboratory (SIL) testing platform for grid codes compliance evaluation has been developed, which includes a generic DER inverter model, specifically solar inverter model with grid support functions (GSFs), ride-through (RT) capabilities and multiple islanding detection functionalities (IDFs). The SIL was configured following IEEE 1547.1 testing procedures of unintentional islanding (UI) with an inverter model which includes IEEE 1547 GSFs, RT functions, and anti-islanding (AI) capabilities. The SIL allows fast evaluation of the DER inverter using an automated platform thus reducing the evaluation time significantly. Multiple UI test cases are validated using the SIL comparing two different IDF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».